将diffusion模型用于分类任务(Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier) wjlnb 北京航空航天大学在读研究生244 人赞同了该文章 卡内基梅隆大学的一篇paper将预训练好的diffusion model直接当作0样本分类器,验证了将diffusion生成式模型用于判别式任务的可行性。 该模型不需要任何额外的参数和训练,只使用...
Paper: Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier Website: diffusion-classifier.github.io/ 背景 最近,出现了一系列大规模的文生图模型,它们极大地增强了我们通过文字生成图片的能力。这些模型可以根据各种提示生成逼真的图片,展现出惊人的综合创作能力。到目前为止,几乎所有的应用都只关注了模型的生成...
研究人员认为这是因为GLIGEN的门控自注意力学会了为接下来的交叉注意力层重新定位与标题中的接地实体相对应的视觉特征,并且由于这两层中的共享文本空间而获得了泛化能力。 实验中还定量评估了该模型在LVIS上的zero-shot生成性能,该模型包含1203个长尾物体类别。使用GLIP从生成的图像中预测边界框并计算AP,并将其命名...
opt.zero_grad() 注意的是SD的noise scheduler虽然也是采用一个1000步长的scheduler,但是不是linear的,而是scaled linear,具体的计算如下所示: betas = torch.linspace(beta_start**0.5, beta_end**0.5, num_train_timesteps, dtype=torch.float32) **2 在训练条件...
《Compositional visual generation with composable diffusion models》将扩散模型看作一些基于能量的模型(energy-based)的组合,并提出两个复合运算符(compositional operators):连接和取反(conjunction、negation),可以实现大量物体的zero-shot组合式生成。《Image generation with multimodal priors using denoising diffusion ...
当CFG的gudiance scale参数设置不同时,FID和CLIP score会发生变化,下图为不同的gudiance scale参数下,SD模型在COCO2017验证集上的评测结果,注意这里是zero-shot评测,即SD模型并没有在COCO训练数据集上精调。 可以看到当gudiance scale=3时,FID最低;而当gudiance scale越大时,CLIP score越大,但是FID同时也变大...
但它非常酷的一点,就是zero-shot,可以为训练集中没有出现过的新图片预测它对应的文字描述。为什么呢?因为文字token是按次语义级别分解的,新图片被图像解码器解码成 Image embedding之后,与神经网络中文字token的向量进行余弦值比较,再将最相近的token转换成文字,我们就得到了新的文本描述!而这里一定是存在Attention...
该团队并没有直接使用线性层作为函数 E，与之代替的是利用一个预训练的 CLIP 图像编码器作为函数 E，以利用其零样本（zero-shot）能力来提升性能。使用函数 E，给定的起始帧 F_s 和结束帧 F_e 被压缩成图像语义空间向量 K_s 和 K_e。实验结果 在生成主题一致图像方面，由于该团队的方法是无需训练且可即...
Leveraging the density estimates from these models, our approach, the Diffusion Classifier for 3D Objects (DC3DO), enables zero-shot classification of 3D shapes without additional training. On average, our method achieves a 12.5 percent improvement compared to its multiview counterparts, demonstrating ...
2、Zero-Shot Contrastive Loss for Text-Guided Diffusion Image Style Transfer 扩散模型在文本引导的图像风格迁移中显示出巨大潜力,但由于其随机的性质,风格转换和内容保留之间存在权衡。现有方法需要通过耗时的扩散模型微调或额外的神经网络来解决这个问题。 为解决这个问题,提出一种零样本对比损失的扩散模型方法,该方法...